Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp tăng tốc sản xuất thuốc mới
Việc phát triển các loại thuốc cứu mạng có thể tiêu tốn hàng tỷ đô la và nhiều thập kỷ nghiên cứu. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu của Đại học Central Florida (UCF) đang hướng tới việc đẩy nhanh quá trình này bằng một quy trình sàng lọc ma túy dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) mới mà họ đang phát triển.
Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các nhà nghiên cứu đã lập mô hình tương tác với protein mục tiêu thuốc với độ chính xác 97% trong việc xác định các loại thuốc tiềm năng. Kết quả nghiên cứu đã được công bố gần đây trên tạp chí Briefings in Bioinformatics.
Kỹ thuật này xác định các tương tác thuốc-protein thông qua ngôn ngữ tự nhiên cho mỗi vị trí liên kết protein và sử dụng công nghệ Deep Learning để trích xuất các tính năng chi phối các tương tác thuốc-protein phức tạp.
Đồng tác giả nghiên cứu, Phó Giáo sư Ozlem Garibay tại Khoa Kỹ thuật Công nghiệp và Hệ thống Quản lý UCF cho biết:
“Khi AI ngày càng trở nên phổ biến, đây là một vấn đề mà AI có thể giải quyết. Bạn có thể thử rất nhiều biến thể trong tương tác giữa protein-thuốc và tìm ra loại nào có nhiều khả năng liên kết hơn. “
AttentionSiteDTI – mô hình mà họ phát triển là mô hình đầu tiên có thể được giải thích bằng cách sử dụng ngôn ngữ của các vị trí liên kết protein.
Công việc này rất quan trọng vì nó sẽ giúp các nhà sản xuất thuốc xác định các vị trí liên kết protein chính cùng với các đặc tính hoạt động của chúng. Đây là chìa khóa để xác định xem một loại thuốc có hiệu quả hay không.
Thuốc sẽ được sản xuất nhanh hơn nhờ AI
Các nhà nghiên cứu đã kiểm tra mô hình của họ bằng các thí nghiệm để đo lường các tương tác liên kết giữa các hợp chất và protein, sau đó so sánh chúng với kết quả mà mô hình của họ dự đoán trên máy tính. .
Vì thuốc COVID vẫn đang được quan tâm nhiều, các thí nghiệm của họ cũng kiểm tra và xác nhận các hợp chất thuốc có thể liên kết với một protein đột biến của virus SARS-CoV2.
Ông Garibay cho biết: Sự đồng nhất cao giữa kết quả phòng thí nghiệm và dự đoán trên máy tính chứng tỏ rõ ràng tiềm năng của AttentionSiteDTI trong việc sàng lọc trước các hợp chất thuốc hiệu quả và đẩy nhanh việc khám phá ra các loại thuốc mới. hoặc thay thế các loại thuốc hiện có.
Sudipta Seal, đồng tác giả nghiên cứu và Trưởng khoa Khoa học Vật liệu và Kỹ thuật của UCF cho biết: “Nghiên cứu có tác động cao này chỉ được thực hiện thông qua sự hợp tác liên ngành giữa các nhà khoa học kỹ thuật. kỹ thuật vật liệu, các chuyên gia AI / ML và các nhà khoa học máy tính ”.
Mehdi Yazdani-Jahromi, một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Trường Kỹ thuật và Khoa học Máy tính của UCF và là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết công trình này đang mở ra một hướng mới trong việc sàng lọc ma túy.
Yazdani-Jahromi cho biết: “Điều này cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng AI để xác định chính xác hơn các loại thuốc nhằm phản ứng nhanh chóng với các căn bệnh mới.
“Bước tiếp theo trong nghiên cứu của chúng tôi là thiết kế các loại thuốc mới sử dụng sức mạnh của AI. Đây có thể là bước tiếp theo trong việc chuẩn bị cho một đại dịch tiềm tàng ”.